Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Machine Learning Algorithms in Julia
Bevezető fogalmak
- Felügyelt és nem felügyelt tanulás
- Keresztező validáció és modell kiválasztás
- Bias/variance kompromisszum
Lineáris és logisztikus regresszió
(NaiveBayes & GLM)
- Bevezető fogalmak
- Lineáris regressziós modell beillesztése
- Modell diagnosztika
- Naive Bayes
- Logisztikus regressziós modell beillesztése
- Modell diagnosztika
- Modell kiválasztási módszerek
Távolságok
- Mi az a távolság?
- Euclid
- Cityblock
- Cosine
- Korreláció
- Mahalanobis
- Hamming
- MAD
- RMS
- Középnégyzetes eltérés
Dimenziális csökkentés
- Főkomponens-Analízis (PCA)
- Lineáris PCA
- Kernel PCA
- Probabilisztikus PCA
- Független CA
- Többdimenziós skálázás
Alakulatos regressziós módszerek
- Regularizáció alapfogalmai
- Ridge regresszió
- Lasso regresszió
- Főkomponens-regresszió (PCR)
Clusterelés
- K-means
- K-medoids
- DBSCAN
- Hierarchikus clusterelés
- Markov Cluster Algorithm
- Fuzzy C-means clusterelés
Standard machine learning models
(NearestNeighbors, DecisionTree, LightGBM, XGBoost, EvoTrees, LIBSVM csomagok)
- Gradient boosting fogalmai
- K legközelebbi szomszédok (KNN)
- Döntési fa modellek
- Random forest modellek
- XGboost
- EvoTrees
- Support vector machines (SVM)
Mesterséges neuronhálózatok
(Flux csomag)
- Stochastic gradient descent és stratégiák
- Multilayer perceptrons forward feed és back propagation
- Regularizáció
- Recurrence neural networks (RNN)
- Convolutional neural networks (Convnets)
- Autoencoders
- Hyperparameters
Követelmények
Ez a kurzus azoknak a személyeknek szánva, akik már rendelkeznek adattudományi és statisztikai háttérrel.
21 Órák
Vélemények (2)
Az ML ekoszisztéma nem csak MLFlow-t, hanem Optuna, hyperops, docker és docker-compose is tartalmazza.
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Kurzus - MLflow
Gépi fordítás
I élveztem a részvételt a Kubeflow képzésen, amelyet távolról tartottak. Ez a képzés lehetővé tette számomra, hogy megfossam az AWS szolgáltatások, a K8s, és az összes Kubeflow-hoz tartozó devOps eszköz ismereteit, amelyek a tárgy megfelelő megközelítéséhez szükségesek. Köszönöm Malawski Marcinnek a kitartását és a szakmai hozzáállását a képzés és a legjobb gyakorlatok tanácsai során. Malawski különböző szempontokból közelíti meg a tárgyat, különböző telepítési eszközök Ansible, EKS kubectl, Terraform. Most biztos vagyok benne, hogy a megfelelő alkalmazási területre léptek.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Kurzus - Kubeflow
Gépi fordítás
